ml инженер банковских данных

Команда разработки инструментов машинного обучения в Центре Практического Искусственного Интеллекта Сбербанка создаёт решения для автоматизации работы со структурированными данными — от open-source библиотек до AI-агентов. Агентные системы помогают работать с банковскими данными и внедрять решения в бизнес-процессы.

• Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain и GigaChain;
• Анализировать и адаптировать существующие SOTA-практики;
• Участвовать в полном цикле разработки и интеграции: от создания прототипов до внедрения решений в продакшен и их мониторинга;
• Взаимодействовать с прикладными и бизнес-командами внутри экосистемы Сбера.

• Учиться на последних курсах бакалавриата, в магистратуре или аспирантуре технического вуза;
• Иметь хорошую подготовку в математике и алгоритмах;
• Уверенно знать Python, NumPy, Pandas, PyTorch и основы ООП;
• Глубоко понимать DL и классическое ML;
• Иметь практический опыт работы с LLM, RAG, LangChain, FAISS, Qdrant и релевантными базами данных;
• Иметь опыт работы с bash и git, включая командную разработку, или быть готовым быстро освоить эти навыки;
• Уметь разбираться в научных публикациях и современных SOTA-решениях;
• Уметь формулировать и продвигать собственные исследовательские гипотезы;
• Будет плюсом публикации в A*/Q1 конференциях, участие в соревнованиях Kaggle.

• Оплачиваемая стажировка;
• Длительность стажировки — 3 месяца при занятости 40 часов в неделю или 6 месяцев при занятости 20 часов в неделю;
• График с 9:00 до 18:00;
• Посещение офиса не менее 3 дней в неделю;
• Офис в Москве по адресу: Кутузовский проспект, 32;
• Профессиональный коллектив, в котором работают PhD, аспиранты и мастера Kaggle;
• Интересные задачи и работа с новыми технологиями.